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J-GLOBAL ID：201302260222659678   整理番号：13A1244410

MD-CM-SFLAニューラルネットワークに基づくささやいた音声情動認識

Whispered speech emotion recognition based on MD-CM-SFLA neural network

著者 (5件)： Zhang Xiaodan (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education,Southeast Univ., Nanjing) ,  Bao Yongqiang (School of Communication Engineering,Nanjing Inst. Technol., Nanjing) ,  Xi Ji (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education,Southeast Univ., Nanjing) ,  Zhao Li (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education,Southeast Univ., Nanjing) ,  Zou Cairong (Key Lab. of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education,Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 42  号： 5  ページ： 848-853  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： シャッフルしたフロッグ飛ぶアルゴリズム(MD-CM-SFLA)に基づく分子内力学シミュレーションとクラウドモデル理論を提案した。本アルゴリズムにおいて,個体フロッグは,分子への等価物であり,単に最悪個体と世界的最も良い個体間の魅力的力を考慮した。典型的二体Lennard-Jones力の代わりに新しい分子間力を採用して,速度-Verletアルゴリズムと通常クラウド発電機は,シャッフルしたフロッグ飛ぶアルゴリズム(SFLA)の更新戦略を代用した。個体群多様性と調査効率は,効果的にバランスを保った。次に,バック伝播(BP)ニューラルネットワークによってMD-CM-SFLAを結合することを通して,MD-CM-SFLAニューラルネットワークを提案して,それはささやいた音声情動認識に適用した。ささやいた音声情動認識の実験結果は,BPニューラルネットワークと比較して,MD-CM-SFLAニューラルネットワークが明らか利点を持つことを示した。同じ検査条件に基づき,MD-CM-SFLAニューラルネットワークの平均認識比率は,BPニューラルネットワークでより5.2%高かった。その結果,BPニューラルネットワークのパラメータを最適化するためにMD-CM-SFLAアルゴリズムを活用することは,急速な収束性速度と良い学習能力を得ることができて,このように,新しいアイデアをささいた音声情動認識に提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  モデル理論 ,  パラメータ ,  分子内力学 ,  比率 ,  能力
準シソーラス用語： BPニューラルネットワーク ,  実験結果 ,  認識比率 ,  学習能力

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： Md ,  Cm ,  ニューラルネットワーク ,  音声 ,  情動